SQL全稱是「結構化查詢語言(Structured Query Language)」，最早的是IBM的聖約瑟研究實驗室為其關系資料庫管理系統SYSTEM R開發的一種查詢語言，它的前身是SQUARE語言。SQL語言結構簡潔，功能強大，簡單易學，所以自從IBM公司1981年推出以來，SQL語言，得到了廣泛的應用。如今無論是像Oracle ,Sybase,Informix,SQL server這些大型的資料庫管理系統，還是像Visual Foxporo,PowerBuilder這些微機上常用的資料庫開發系統，都支持SQL語言作為查詢語言。
Structured Query Language包含4個部分：
數據查詢語言DQL-Data Query Language SELECT
數據操縱語言DQL-Data Manipulation Language INSERT, UPDATE, DELETE
數據定義語言DQL-Data Definition Language CREATE, ALTER, DROP
數據控制語言DQL-Data Control Language COMMIT WORK, ROLLBACK WORK
SQL的歷史
在70年代初，E.E.Codd首先提出了關系模型。70年代中期，IBM公司在研製 SYSTEM R關系資料庫管理系統中研製了SQL語言，最早的SQL語言(叫SEQUEL2)是在1976 年 11 月的IBM Journal of R&D上公布的。
1979年ORACLE公司首先提供商用的SQL，IBM公司在DB2 和SQL/DS資料庫系統中也實現了SQL。
1986年10月，美國ANSI採用SQL作為關系資料庫管理系統的標准語言(ANSI X3. 135-1986)，後為國際標准化組織(ISO)採納為國際標准。
1989年，美國ANSI採納在ANSI X3.135-1989報告中定義的關系資料庫管理系統的SQL標准語言，稱為ANSI SQL 89， 該標准替代ANSI X3.135-1986版本。該標准為下列組織所採納：
● 國際標准化組織(ISO)，為ISO 9075-1989報告「Database Language SQL With Integrity Enhancement」
● 美國聯邦政府，發布在The Federal Information Processing Standard Publication(FIPS PUB)127
目前，所有主要的關系資料庫管理系統支持某些形式的SQL語言， 大部分資料庫打算遵守ANSI SQL89標准。
SQL的優點
SQL廣泛地被採用正說明了它的優點。它使全部用戶，包括應用程序員、DBA管理員和終端用戶受益非淺。
(1) 非過程化語言
SQL是一個非過程化的語言，因為它一次處理一個記錄，對數據提供自動導航。SQL允許用戶在高層的數據結構上工作，而不對單個記錄進行操作，可操作記錄集。所有SQL 語句接受集合作為輸入，返回集合作為輸出。SQL的集合特性允許一條SQL語句的結果作為另一條SQL語句的輸入。 SQL不要求用戶指定對數據的存放方法。 這種特性使用戶更易集中精力於要得到的結果。所有SQL語句使用查詢優化器，它是RDBMS的一部分，由它決定對指定數據存取的最快速度的手段。查詢優化器知道存在什麼索引，哪兒使用合適，而用戶從不需要知道表是否有索引，表有什麼類型的索引。
(2) 統一的語言
SQL可用於所有用戶的DB活動模型，包括系統管理員、資料庫管理員、 應用程序員、決策支持系統人員及許多其它類型的終端用戶。基本的SQL 命令只需很少時間就能學會，最高級的命令在幾天內便可掌握。 SQL為許多任務提供了命令，包括：
● 查詢數據
● 在表中插入、修改和刪除記錄
● 建立、修改和刪除數據對象
● 控制對數據和數據對象的存取
● 保證資料庫一致性和完整性
以前的資料庫管理系統為上述各類操作提供單獨的語言，而SQL 將全部任務統一在一種語言中。
(3) 是所有關系資料庫的公共語言
由於所有主要的關系資料庫管理系統都支持SQL語言，用戶可將使用SQL的技能從一個RDBMS轉到另一個。所有用SQL編寫的程序都是可以移植的。
參考資料：
㈡ SQL 分支語句
UPDATE table12222 SET 折扣=5 + (400-訂單數量)/100
不過,你可能是要求>100
UPDATE table12222 SET 折扣=(
if 訂單數量>100 then
case 訂單數量
when 訂單數量>400 then 5
when 訂單數量>300 then 6
when 訂單數量>200 then 7
else 8
end
else 10
end
)
㈢ sql 表結構
column1 datatype [not null] [not null primary key], column2 datatype [not null],...）
說明：
datatype --是資料的格式，詳見表。
nut null --可不可以允許資料有空的（尚未有資料填入）。
primary key --是本表的主鍵。
2、更改表格
alter table table_name add column column_name datatype
說明：增加一個欄位（沒有刪除某個欄位的語法。)
lter table table_name add primary key (column_name)
說明：更改表得的定義把某個欄位設為主鍵。
alter table table_name drop primary key (column_name)
說明：把主鍵的定義刪除。
3、建立索引
create index index_name on table_name (column_name)
說明：對某個表格的欄位建立索引以增加查詢時的速度。
4、刪除
drop table_name
drop index_name
二、資料形態 datatypes
smallint
16 位元的整數。
interger
32 位元的整數。
decimal(p,s)
p 精確值和 s 大小的十進位整數，精確值p是指全部有幾個數(digits)大小值，s是指小數後有幾位數。如果沒有特別指定，則系統會設為 p=5; s=0 。
float
32位元的實數。
double
64位元的實數。
char(n)
n 長度的字串，n不能超過 254。
varchar(n)
長度不固定且其最大長度為 n 的字串，n不能超過 4000。
graphic(n)
和 char(n) 一樣，不過其單位是兩個字元 double-bytes， n不能超過127。這個形態是為支援兩個字元長度的字體，例如中文字。
vargraphic(n)
可變長度且其最大長度為 n 的雙字元字串，n不能超過 2000。
date
包含了 年份、月份、日期。
time
包含了 小時、分鍾、秒。
timestamp
包含了 年、月、日、時、分、秒、千分之一秒。
三、資料操作 dml（data manipulation language)
資料定義好之後接下來的就是資料的操作。資料的操作不外乎增加資料（insert)、查詢資料（query）、更改資料（update) 、刪除資料（delete）四種模式，以下分 別介紹他們的語法：
1、增加資料：
insert into table_name (column1,column2,...) values ( value1,value2, ...)
說明：
1.若沒有指定column 系統則會按表格內的欄位順序填入資料。
2.欄位的資料形態和所填入的資料必須吻合。
3.table_name 也可以是景觀 view_name。
insert into table_name (column1,column2,...) select columnx,columny,... from another_table
說明：也可以經過一個子查詢（subquery）把別的表格的資料填入。
2、查詢資料：
基本查詢
select column1,columns2,... from table_name
說明：把table_name 的特定欄位資料全部列出來
select * from table_name where column1 = xxx [and column2 > yyy] [or column3 <> zzz]
說明：
1.'*'表示全部的欄位都列出來。
2.where 之後是接條件式，把符合條件的資料列出來。
select column1,column2 from table_name order by column2 [desc]
說明：order by 是指定以某個欄位做排序，[desc]是指從大到小排列，若沒有指明，則是從小到大排列
組合查詢
組合查詢是指所查詢得資料來源並不只有單一的表格，而是聯合一個以上的表格才能夠得到結果的。
select * from table1,table2 where table1.colum1=table2.column1
說明：
1.查詢兩個表格中其中 column1 值相同的資料。
2.當然兩個表格相互比較的欄位，其資料形態必須相同。
3.一個復雜的查詢其動用到的表格可能會很多個。
整合性的查詢：
select count (*) from table_name where column_name = xxx
說明：
查詢符合條件的資料共有幾筆。
select sum(column1) from table_name
說明：
1.計算出總和，所選的欄位必須是可數的數字形態。
2.除此以外還有 avg() 是計算平均、max()、min()計算最大最小值的整合性查詢。
select column1,avg(column2) from table_name group by column1 having avg(column2) > xxx
說明：
1.group by: 以column1 為一組計算 column2 的平均值必須和 avg、sum等整合性查詢的關鍵字一起使用。
2.having : 必須和 group by 一起使用作為整合性的限制。
復合性的查詢
select * from table_name1 where exists ( select * from table_name2 where conditions )
說明：
1.where 的 conditions 可以是另外一個的 query。
2.exists 在此是指存在與否。
select * from table_name1 where column1 in ( select column1 from table_name2 where conditions )
說明：
1. in 後面接的是一個集合，表示column1 存在集合裡面。
2. select 出來的資料形態必須符合 column1。
其他查詢
select * from table_name1 where column1 like 'x%'
說明：like 必須和後面的'x%' 相呼應表示以 x為開頭的字串。
select * from table_name1 where column1 in ('xxx','yyy',..)
說明：in 後面接的是一個集合，表示column1 存在集合裡面。
select * from table_name1 where column1 between xx and yy
說明：between 表示 column1 的值介於 xx 和 yy 之間。
3、更改資料：
update table_name set column1='xxx' where conditoins
說明：
1.更改某個欄位設定其值為'xxx'。
2.conditions 是所要符合的條件、若沒有 where 則整個 table 的那個欄位都會全部被更改。
4、刪除資料：
delete from table_name where conditions
說明：刪除符合條件的資料。
說明：關於where條件後面如果包含有日期的比較，不同資料庫有不同的表達式。具體如下：
(1)如果是access資料庫，則為：where mydate>#2000-01-01#
(2)如果是oracle資料庫，則為：where mydate>cast('2000-01-01' as date) 或：where mydate>to_date('2000-01-01','yyyy-mm-dd')
在delphi中寫成：
thedate='2000-01-01';
query1.sql.add('select * from abc where mydate>cast('+''''+thedate+''''+' as date)');
如果比較日期時間型，則為：
where mydatetime>to_date('2000-01-01 10:00:01','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
㈣ SQL中判斷分支語句怎樣寫，幫忙
不同的資料庫語法有點不同，一般SQL應如下寫法：
select (CASE WHEN ( t1.PRICE is null ) then v.Selling2 else t1.PRICE end) as "PRICE"
from AGENTGOODSCHECK t1 left join V_AGENTGOODSMASTER v
on t1.GOODSCODE=v.OrderCode
where CONVERT (VARCHAR(10),DATEADD(DAY,-1,t1.VDATE),111) = '2011/11/24'
and t1.GOODSCODE='000809'
and t1.STATUS<>'03'
㈤ sql資料庫 建立三個表 student（學號 姓名 性別） sc（學號 課程號 成績）course（課程號 課程名 分數 ）
select 姓名,savg from (select 學號，avg（成績）as savg from sc where 成績<60 group by 學號 having count(學號)>=2) t1,student where t1.學號=student.學號
1. Group By 語句簡介：
Group By語句從英文的字面意義上理解就是「根據(by)一定的規則進行分組(Group)」。它的作用是通過一定的規則將一個數據集劃分成若干個小的區域，然後針對若干個小區域進行數據處理。 2. Group By 的使用： 上面已經給出了對Group By語句的理解。基於這個理解和SQL Server 2000的聯機幫助，下面對Group By語句的各種典型使用進行依次列舉說明。 2.1 Group By [Expressions]: 這個恐怕是Group By語句最常見的用法了，Group By + [分組欄位](可以有多個)。在執行了這個操作以後，數據集將根據分組欄位的值將一個數據集劃分成各個不同的小組。比如有如下數據集，其中水果名稱(FruitName)和出產國家(ProctPlace)為聯合主鍵： FruitName ProctPlace Price
Apple China $1.1
Apple Japan $2.1
Apple USA $2.5
Orange China $0.8
Banana China $3.1
Peach USA $3.0
如果我們想知道每個國家有多少種水果，那麼我們可以通過如下SQL語句來完成： SELECT COUNT(*) AS 水果種類, ProctPlace AS 出產國 FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProctPlace 這個SQL語句就是使用了Group By + 分組欄位的方式，那麼這句SQL語句就可以解釋成「我按照出產國家(ProctPlace)將數據集進行分組，然後分別按照各個組來統計各自的記錄數量。」很好理解對吧。這里值得注意的是結果集中有兩個返回欄位，一個是ProctPlace(出產國), 一個是水果種類。如果我們這里水果種類不是用Count(*)，而是類似如下寫法的話： SELECT FruitName, ProctPlace FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProctPlace 那麼SQL在執行此語句的時候會報如下的類似錯誤： 選擇列表中的列 'T_TEST_FRUITINFO.FruitName' 無效，因為該列沒有包含在聚合函數或 GROUP BY 子句中。 這就是我們需要注意的一點，如果在返回集欄位中，這些欄位要麼就要包含在Group By語句的後面，作為分組的依據；要麼就要被包含在聚合函數中。我們可以將Group By操作想像成如下的一個過程，首先系統根據SELECT 語句得到一個結果集，如最開始的那個水果、出產國家、單價的一個詳細表。然後根據分組欄位，將具有相同分組欄位的記錄歸並成了一條記錄。這個時候剩下的那些不存在於Group By語句後面作為分組依據的欄位就有可能出現多個值，但是目前一種分組情況只有一條記錄，一個數據格是無法放入多個數值的，所以這里就需要通過一定的處理將這些多值的列轉化成單值，然後將其放在對應的數據格中，那麼完成這個步驟的就是聚合函數。這就是為什麼這些函數叫聚合函數(aggregate functions)了。 2.2 Group By All [expressions] ： Group By All + 分組欄位, 這個和前面提到的Group By [Expressions]的形式多了一個關鍵字ALL。這個關鍵字只有在使用了where語句的，且where條件篩選掉了一些組的情況才可以看出效果。在SQL Server 2000的聯機幫助中，對於Group By All是這樣進行描述的： 如果使用 ALL 關鍵字，那麼查詢結果將包括由 GROUP BY 子句產生的所有組，即使某些組沒有符合搜索條件的行。沒有 ALL 關鍵字，包含 GROUP BY 子句的 SELECT 語句將不顯示沒有符合條件的行的組。 其中有這么一句話「如果使用ALL關鍵字，那麼查詢結果將包含由Group By子句產生的所有組...沒有ALL關鍵字，那麼不顯示不符合條件的行組。」這句話聽起來好像挺耳熟的，對了，好像和LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 有點像。其實這里是類比LEFT JOIN來進行理解的。還是基於如下這樣一個數據集： FruitName ProctPlace Price
Apple China $1.1
Apple Japan $2.1
Apple USA $2.5
Orange China $0.8
Banana China $3.1
Peach USA $3.0
首先我們不使用帶ALL關鍵字的Group By語句： SELECT COUNT(*) AS 水果種類, ProctPlace AS 出產國 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProctPlace <> 'Japan') GROUP BY ProctPlace 那麼在最後結果中由於Japan不符合where語句，所以分組結果中將不會出現Japan。 現在我們加入ALL關鍵字： SELECT COUNT(*) AS 水果種類, ProctPlace AS 出產國 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProctPlace <> 'Japan') GROUP BY ALL ProctPlace 重新運行後，我們可以看到Japan的分組，但是對應的「水果種類」不會進行真正的統計，聚合函數會根據返回值的類型用默認值0或者NULL來代替聚合函數的返回值。 2.3 GROUP BY [Expressions] WITH CUBE | ROLLUP： 首先需要說明的是Group By All 語句是不能和CUBE 和 ROLLUP 關鍵字一起使用的。 首先先說說CUBE關鍵字，以下是SQL Server 2000聯機幫助中的說明： 指定在結果集內不僅包含由 GROUP BY 提供的正常行，還包含匯總行。在結果集內返回每個可能的組和子組組合的 GROUP BY 匯總行。GROUP BY 匯總行在結果中顯示為 NULL，但可用來表示所有值。使用 GROUPING 函數確定結果集內的空值是否是 GROUP BY 匯總值。 結果集內的匯總行數取決於 GROUP BY 子句內包含的列數。GROUP BY 子句中的每個操作數（列）綁定在分組 NULL 下，並且分組適用於所有其它操作數（列）。由於 CUBE 返回每個可能的組和子組組合，因此不論指定分組列時所使用的是什麼順序，行數都相同。 我們通常的Group By語句是按照其後所跟的所有欄位進行分組，而如果加入了CUBE關鍵字以後，那麼系統將根據所有欄位進行分組的基礎上，還會通過對所有這些分組欄位所有可能存在的組合形成的分組條件進行分組計算。由於上面舉的例子過於簡單，這里就再適合了，現在我們的數據集將換一個場景，一個表中包含人員的基本信息：員工所在的部門編號(C_EMPLINFO_DEPTID)、員工性別(C_EMPLINFO_SEX)、員工姓名(C_EMPLINFO_NAME)等。那麼我現在想知道每個部門各個性別的人數，那麼我們可以通過如下語句得到： SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX 但是如果我現在希望知道： 1. 所有部門有多少人(這里相當於就不進行分組了，因為這里已經對員工的部門和性別沒有做任何限制了，但是這的確也是一種分組條件的組合方式)； 2. 每種性別有多人(這里實際上是僅僅根據性別(C_EMPLINFO_SEX)進行分組)； 3. 每個部門有多少人(這里僅僅是根據部門(C_EMPLINFO_DEPTID)進行分組)；那麼我們就可以使用ROLLUP語句了。 SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX WITH CUBE 那麼這里你可以看到結果集中多出了很多行，而且結果集中的某一個欄位或者多個欄位、甚至全部的欄位都為NULL，請仔細看一下你就會發現實際上這些記錄就是完成了上面我所列舉的所有統計數據的展現。使用過SQL Server 2005或者RDLC的朋友們一定對於矩陣的小計和分組功能有印象吧，是不是都可以通過這個得到答案。我想RDLC中對於分組和小計的計算就是通過Group By的CUBE和ROLLUP關鍵字來實現的。(個人意見，未證實) CUBE關鍵字還有一個極為相似的兄弟ROLLUP, 同樣我們先從這英文入手，ROLL UP是「向上卷」的意思，如果說CUBE的組合是絕對自由的，那麼ROLLUP的組合就需要有點約束了。我們先來看看SQL Server 2000的聯機中對ROLLUP關鍵字的定義： 指定在結果集內不僅包含由 GROUP BY 提供的正常行，還包含匯總行。按層次結構順序，從組內的最低級別到最高級別匯總組。組的層次結構取決於指定分組列時所使用的順序。更改分組列的順序會影響在結果集內生成的行數。 那麼這個順序是什麼呢？對了就是Group By 後面欄位的順序，排在靠近Group By的分組欄位的級別高，然後是依次遞減。如：Group By Column1, Column2, Column3。那麼分組級別從高到低的順序是：Column1 > Column2 > Column3。還是看我們前面的例子，SQL語句中我們僅僅將CUBE關鍵字替換成ROLLUP關鍵字，如： SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT(*) AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX WITH ROLLUP 和CUBE相比，返回的數據行數減少了不少。:)，仔細看一下，除了正常的Group By語句後，數據中還包含了： 1. 部門員工數；(向上卷了一次，這次先去掉了員工性別的分組限制) 2. 所有部門員工數；(向上又卷了依次，這次去掉了員工所在部門的分組限制)。 在現實的應用中，對於報表的一些統計功能是很有幫助的。 這里還有一個問題需要補充說明一下，如果我們使用ROLLUP或者CUBE關鍵字，那麼將產生一些小計的行，這些行中被剔除在分組因素之外的欄位將會被設置為NULL,那麼還存在一種情況，比如在作為分組依據的列表中存在可空的行，那麼NULL也會被作為一個分組表示出來，所以這里我們就不能僅僅通過NULL來判斷是不是小計記錄了。下面的例子展示了這里說得到的情況。還是我們前面提到的水果例子，現在我們在每種商品後面增加一個「折扣列」(Discount)，用於顯示對應商品的折扣，這個數值是可空的，也就是可以通過NULL來表示沒有對應的折扣信息。數據集如下所示： FruitName ProctPlace Price Discount
Apple China $1.1 0.8
Apple Japan $2.1 0.9
Apple USA $2.5 1.0
Orange China $0.8 NULL
Banana China $3.1 NULL
Peach USA $3.0 NULL
現在我們要統計「各種折扣對應有多少種商品，並總計商品的總數。」，那麼我們可以通過如下的SQL語句來完成： SELECT COUNT(*) AS ProctCount, Discount FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY Discount WITH ROLLUP 好了，運行一下，你會發現數據都正常出來了，按照如上的數據集，結果如下所示： ProctCount Discount
3 NULL
1 0.8
1 0.9
1 1.0
6 NULL
好了，各種折扣的商品數量都出來了，但是在顯示「沒有折扣商品」和「商品小計」的時候判斷上確存在問題，因為存在兩條Discount為Null的記錄。是哪一條呢？通過分析數據我們知道第一條數據(3, Null)應該對應沒有折扣商品的數量，而(6,Null)應該對應所有商品的數量。需要判斷這兩個具有不同意義的Null就需要引入一個聚合函數Grouping。現在我們把語句修改一下，在返回值中使用Grouping函數增加一列返回值，SQL語句如下： SELECT COUNT(*) AS ProctCount, Discount, GROUPING(Discount) AS Expr1 FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY Discount WITH ROLLUP 這個時候，我們再看看運行的結果： ProctCount Discount Expr1
3 NULL 0
1 0.8 0
1 0.9 0
1 1.0 0
6 NULL 1
對於根據指定欄位Grouping中包含的欄位進行小計的記錄，這里會標記為1，我們就可以通過這個標記值將小計記錄從判斷那些由於ROLLUP或者CUBE關鍵字產生的行。Grouping(column_name)可以帶一個參數，Grouping就會去判斷對應的欄位值的NULL是否是由ROLLUP或者CUBE產生的特殊NULL值，如果是那麼就在由Grouping聚合函數產生的新列中將值設置為1。注意Grouping只會檢查Column_name對應的NULL來決定是否將值設置為1，而不是完全由此列是否是由ROLLUP或者CUBE關鍵字自動添加來決定的。 2.2 Group By 和 Having, Where ,Order by語句的執行順序： 最後要說明一下的Group By, Having, Where, Order by幾個語句的執行順序。一個SQL語句往往會產生多個臨時視圖，那麼這些關鍵字的執行順序就非常重要了，因為你必須了解這個關鍵字是在對應視圖形成前的欄位進行操作還是對形成的臨時視圖進行操作，這個問題在使用了別名的視圖尤其重要。以上列舉的關鍵字是按照如下順序進行執行的：Where, Group By, Having, Order by。首先where將最原始記錄中不滿足條件的記錄刪除(所以應該在where語句中盡量的將不符合條件的記錄篩選掉，這樣可以減少分組的次數)，然後通過Group By關鍵字後面指定的分組條件將篩選得到的視圖進行分組，接著系統根據Having關鍵字後面指定的篩選條件，將分組視圖後不滿足條件的記錄篩選掉，然後按照Order By語句對視圖進行排序，這樣最終的結果就產生了。在這四個關鍵字中，只有在Order By語句中才可以使用最終視圖的列名，如： SELECT FruitName, ProctPlace, Price, ID AS IDE, Discount FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProctPlace = N'china') ORDER BY IDE 這里只有在ORDER BY語句中才可以使用IDE，其他條件語句中如果需要引用列名則只能使用ID，而不能使用IDE。